Questões de Concurso Sobre probabilidade condicional, teorema de bayes e independência em estatística

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Q3166253 Estatística

Acerca dos conceitos de probabilidade, julgue o item que se segue. 


Um espaço amostral que possui 5 elementos, ou seja, 5 resultados possíveis de um experimento, poderá fornecer 32 eventos possíveis.

Alternativas
Q3158080 Estatística
Acerca dos modelos preditivos probabilísticos para aprendizado de máquina, analise os itens a seguir.

I. O uso de algoritmos baseados no teorema de Bayes pode ser aplicado quando os dados disponíveis estão incompletos ou imprecisos.

II. O classificador naive Bayes assume a hipótese de que os valores dos atributos de um exemplo são dependentes de sua classe.

III. As redes bayesianas utilizam o conceito de independência condicional entre variáveis.



Está correto o que se afirma em
Alternativas
Q3150500 Estatística
Qual das alternativas a seguir define corretamente o conceito de independência entre dois eventos? 
Alternativas
Q3150498 Estatística
Qual das alternativas a seguir explica corretamente o conceito de probabilidade condicional e oferece um exemplo? 
Alternativas
Q3150494 Estatística
Em Probabilidade, o que são eventos mutuamente exclusivos?
Alternativas
Q3112521 Estatística
        Uma amostra aleatória simples X1X2X3X4 será retirada de uma população Bernoulli para testar a hipótese nula H0p = 0,2 contra a hipótese alternativa H1p = 0,4, em que p denota a probabilidade de sucesso de um ensaio de Bernoulli. A hipótese H0 será rejeitada se 85A-89A.png (82×18)H0 não será rejeitada se 85b-89b.png (177×25) = 2, a hipótese nula será rejeitada com probabilidade y
Com base nessas informações, julgue o item seguinte.

Se y = 0, o poder do teste será inferior a 20%. 
Alternativas
Q3112520 Estatística
        Uma amostra aleatória simples X1X2X3X4 será retirada de uma população Bernoulli para testar a hipótese nula H0p = 0,2 contra a hipótese alternativa H1p = 0,4, em que p denota a probabilidade de sucesso de um ensaio de Bernoulli. A hipótese H0 será rejeitada se 85A-89A.png (82×18)H0 não será rejeitada se 85b-89b.png (177×25) = 2, a hipótese nula será rejeitada com probabilidade y
Com base nessas informações, julgue o item seguinte.

Se a hipótese alternativa for modificada para H1: p = 0,6, mantendo-se a mesma hipótese nula e o mesmo tamanho do teste aleatorizado, então a regra de decisão proposta não sofrerá modificações. 
Alternativas
Q3112509 Estatística
        Considere uma amostra aleatória de tamanho n de variáveis aleatórias contínuas, Xi, independentes e identicamente distribuídas, com média µ e variância V finitas e desconhecidas. Considere, ainda, Mx e S2 como a média e a variância amostral, respectivamente. Considere, por fim, que Yi = I(Xi < b), com b fixo, em que a função I será igual a 1 se a condição do argumento for verdadeira e igual a 0, se for falsa.
Tendo como referência as informações apresentadas, julgue o item que se segue.

A soma das variáveis aleatórias Yi terá uma distribuição binomial. 
Alternativas
Q3112506 Estatística
Considerando que X1,X2,…, Xn seja uma sequência de variáveis aleatórias independentes e identicamente distribuídas com [XI] = µ < ∞, que o operador P() retorna a probabilidade do seu argumento e que 73-74.png (105×31), julgue o item subsequente. 
De acordo com a lei fraca dos grandes números, P(limnMn µ) = 1. 
Alternativas
Q3112501 Estatística
Considere quatro eventos, A, B, C e D, com probabilidades conhecidas em um espaço amostral S. Os eventos A e B são independentes entre si, A e C são mutuamente exclusivos e o evento D é o complemento do evento B. O operador P() retorna a probabilidade do seu argumento. A partir dessas informações, julgue o item a seguir. 
As informações fornecidas são suficientes para calcular P(B∪C). 
Alternativas
Q3112500 Estatística
Considere quatro eventos, A, B, C e D, com probabilidades conhecidas em um espaço amostral S. Os eventos A e B são independentes entre si, A e C são mutuamente exclusivos e o evento D é o complemento do evento B. O operador P() retorna a probabilidade do seu argumento. A partir dessas informações, julgue o item a seguir. 
P(A∪D) = P(A) + P(D) − P(A)P(D) 
Alternativas
Q3112499 Estatística
Considere quatro eventos, A, B, C e D, com probabilidades conhecidas em um espaço amostral S. Os eventos A e B são independentes entre si, A e C são mutuamente exclusivos e o evento D é o complemento do evento B. O operador P() retorna a probabilidade do seu argumento. A partir dessas informações, julgue o item a seguir. 
P(A∪C) = P(A) + P(C) 
Alternativas
Q3112498 Estatística
Considere quatro eventos, A, B, C e D, com probabilidades conhecidas em um espaço amostral S. Os eventos A e B são independentes entre si, A e C são mutuamente exclusivos e o evento D é o complemento do evento B. O operador P() retorna a probabilidade do seu argumento. A partir dessas informações, julgue o item a seguir. 
P(A∪B) = P(A) + P(B) − P(A)P(B) 
Alternativas
Q3112497 Estatística
Considere quatro eventos, A, B, C e D, com probabilidades conhecidas em um espaço amostral S. Os eventos A e B são independentes entre si, A e C são mutuamente exclusivos e o evento D é o complemento do evento B. O operador P() retorna a probabilidade do seu argumento. A partir dessas informações, julgue o item a seguir. 
As informações fornecidas são suficientes para calcular P(A|D). 
Alternativas
Q3088047 Estatística

Se A e B são eventos tais que P[ A ] = 0,6 e P[ B ] = 0,8, avalie as afirmativas a seguir:


I. A e B não podem ser independentes.

II. O maior valor possível de P[ A ∪ B ] é 1,0.

III. O maior valor possível de P[ A ∩ B ] é 0,6.


Está correto o que se afirma em



Alternativas
Q3088046 Estatística
Dois eventos A e B têm as seguintes probabilidades:

P[ A ] = 0,5; P[ B ] = 0,6; P[ AUB] = 0,8

A probabilidade condicional de A ocorrer dado que B ocorre é então igual a 
Alternativas
Q3052457 Estatística
Os classificadores Naive Bayes são amplamente utilizados em aprendizado de máquina devido à sua simplicidade e eficácia.
Assim, é correto afirmar que os classificadores Naive Bayes 
Alternativas
Q3048095 Estatística
O teorema de Bayes é um mecanismo formal para atualizar probabilidades. Considere o caso de um analista de mercado que, após o encerramento de um pregão, pretende divulgar informações sobre a probabilidade de queda de determinada ação. O analista tinha uma previsão inicial de queda dessa ação de 10% e recebeu novas informações sobre a economia, no que diz respeito a um aumento da taxa de juros. O analista tem registros de que, quando houve queda nessa ação, em 20% das vezes essa queda foi precedida pelo aumento dos juros e de que, nos dias em que a ação esteve em alta, apenas em 5% das vezes elas foram precedidas pela notícia de aumento da taxa de juros.
Levando-se em conta esse cenário, e com base no teorema de Bayes, a nova probabilidade de queda da ação será de 
Alternativas
Q3029105 Estatística
Texto 1


Um analista judiciário possui um grande número de processos para examinar e avaliar, os quais se enquadram em apenas duas categorias: A e B. Sabe-se que 25% desses processos se enquadram na categoria A. Sabe-se ainda que a probabilidade de o analista aprovar um processo da categoria A é de 0,8, enquanto a probabilidade de que um processo da categoria B seja aprovado pelo analista é de 0,4. 
Com respeito à situação apresentada no texto 1, se 5 processos são examinados, de forma independente, por esse analista, a probabilidade aproximada de que exatamente 2 deles sejam aprovados é:
Alternativas
Q3029103 Estatística
Texto 1


Um analista judiciário possui um grande número de processos para examinar e avaliar, os quais se enquadram em apenas duas categorias: A e B. Sabe-se que 25% desses processos se enquadram na categoria A. Sabe-se ainda que a probabilidade de o analista aprovar um processo da categoria A é de 0,8, enquanto a probabilidade de que um processo da categoria B seja aprovado pelo analista é de 0,4. 
Com respeito à situação apresentada no texto 1, se um processo é aprovado por esse analista, a probabilidade de que ele pertença à categoria A é:
Alternativas
Respostas
21: E
22: C
23: C
24: B
25: B
26: C
27: C
28: C
29: E
30: E
31: C
32: C
33: C
34: C
35: D
36: B
37: E
38: D
39: D
40: C